Probabilistyka Wykład 1w12.pwr.wroc.pl/lmg/wp-content/uploads/KM/Probabilistyka... · 2019. 2....

23
4

Transcript of Probabilistyka Wykład 1w12.pwr.wroc.pl/lmg/wp-content/uploads/KM/Probabilistyka... · 2019. 2....

  • 4

  • x

    1 2 3

  • x

    ϵ

    𝑜𝑟𝑎𝑧Pr(𝑋 ≤ 𝑥𝑝) ≥ 𝑝 Pr 𝑋 ≥ 𝑥𝑝 ≥ 1 − 𝑝

    𝐹 𝑥𝑝 = 𝑝 1

    1 xp 6 x

    F(x)

    p

    xp

    −∞

    𝑥𝑝

    𝑓 𝑥 𝑑𝑥 = 𝑝

  • xX1/2

  • 𝜑(𝑡) = 𝐸𝑒𝑖𝑡𝑥

    𝜑𝑋 (𝑡) =

    𝑖=1

    𝑛

    Pr(𝑋 = 𝑥𝑖) 𝑒𝑖𝑡𝑥𝑖

    𝜑𝑋(𝑡) =

    −∞

    +∞

    𝑓(𝑥) 𝑒𝑖𝑡𝑥𝑑𝑥

  • 𝜑(0) = 1

    𝜑(𝑡) ≤ 1 𝑧 = 𝑎2 + 𝑏2𝑧 = 𝑎 + 𝑖𝑏

    𝜑(𝑡) = 𝜑(−𝑡) 𝑧 = 𝑎 + 𝑖𝑏 𝑧 = 𝑎 − 𝑖𝑏

    𝜑 𝑡 𝑗𝑒𝑠𝑡 𝑑𝑜𝑑𝑎𝑡𝑛𝑖𝑜 𝑜𝑘𝑟𝑒ś𝑙𝑜𝑛𝑎

    𝜑 𝑡 𝑗𝑒𝑠𝑡 𝑗𝑒𝑑𝑛𝑜𝑠𝑡𝑎𝑗𝑛𝑖𝑒 𝑐𝑖ą𝑔ł𝑎

    𝜑 𝑡 𝑗𝑒𝑠𝑡 𝑓𝑢𝑛𝑘𝑐𝑗ą 𝑟𝑧𝑒𝑐𝑧𝑦𝑤𝑖𝑠𝑡ą 𝑑𝑙𝑎 𝑟. 𝑠𝑦𝑚𝑒𝑡𝑟𝑦𝑐𝑧𝑛𝑦𝑐ℎ

    lim𝑡 →∞𝜑 𝑡 → 0 𝑑𝑙𝑎 𝑟𝑜𝑧𝑘ł𝑎𝑑ó𝑤 𝑐𝑖ą𝑔ł𝑦𝑐ℎ

  • 𝜑𝑌(𝑡) = 𝜑𝑎𝑋+𝑏(𝑡) = 𝜑𝑋(𝑎𝑡)𝑒𝑖𝑡𝑏

    𝜑𝑍(𝑡) = 𝜑𝑋+𝑌(𝑡) = 𝜑𝑋(𝑡)𝜑𝑌(𝑡)

    , s , s

    𝜑𝑍(𝑡) = 𝜑𝑋+𝑌(𝑡) = 𝑒𝐸𝑋∙𝑖𝑡− 1 2𝐷

    2𝑋∙𝑡2 ∙ 𝑒 𝐸𝑌∙𝑖𝑡− 12𝐷2𝑌∙𝑡2

    = 𝑒𝐸𝑋+𝐸𝑌 ∙𝑖𝑡− 1 2(𝐷

    2𝑋+𝐷2𝑌)∙𝑡2 , s

    𝐸𝑍 = 𝐸𝑋 + 𝐸𝑌 𝐷2𝑍 = 𝐷2𝑋 + 𝐷2𝑌

  • 𝐸𝑋𝑘 =𝜑 𝑘 (0)

    𝑖𝑘

    𝑔𝑑𝑧𝑖𝑒 𝑘 − 𝑟𝑧ą𝑑 𝑝𝑜𝑐ℎ𝑜𝑑𝑛𝑒𝑗

    𝜑𝑋 =𝑒𝑖𝑡𝑏 − 𝑒𝑖𝑡𝑎

    𝑖𝑡(𝑏 − 𝑎)𝜑𝑋′ =𝑒𝑖𝑡𝑏 − 𝑒𝑖𝑡𝑎

    𝑖𝑡(𝑏 − 𝑎)

    =1

    𝑏 − 𝑎

    𝑖(𝑏𝑒𝑖𝑡𝑏 − 𝑎𝑒𝑖𝑡𝑎)𝑖𝑡 − (𝑒𝑖𝑡𝑏 − 𝑒𝑖𝑡𝑎)𝑖

    𝑖𝑡 2

    𝐸𝑋1 =1

    𝑏 − 𝑎

    (𝑏𝑒𝑖𝑡𝑏−𝑎𝑒𝑖𝑡𝑎)𝑖𝑡 − (𝑒𝑖𝑡𝑏 − 𝑒𝑖𝑡𝑎)

    𝑡2

  • ∞ e

    Pr(𝑋 ≥ 𝜀) ≤𝐸𝑋𝑘

    𝜀𝑘

    𝐸𝑋 =

    0

    +∞

    𝑥𝑓 𝑥 𝑑𝑥 =

    0

    𝜀

    𝑥𝑓 𝑥 𝑑𝑥 +

    𝜀

    +∞

    𝑥𝑓 𝑥 𝑑𝑥≥

    𝜀

    +∞

    𝑥𝑓 𝑥 𝑑𝑥 ≥ 𝜀

    𝜀

    +∞

    𝑓 𝑥 𝑑𝑥

    = Pr(𝑋 ≥ 𝜀)𝐸𝑋 ≥ 𝜀Pr(𝑋 ≥ 𝜀)

    𝑥 = 𝜀

  • ∞ e

    Pr( 𝑋 − 𝐸𝑋 ≥ 𝜀) ≤𝐷2𝑋

    𝜀2

    x

    e e

    𝐷2𝑋

    𝜀2

  • e

    lim𝑛→∞Pr𝑋1 + 𝑋2 +⋯+ 𝑋𝑛

    𝑛− 𝐸𝑋 < 𝜀 = 1

  • lim𝑛→∞

    𝐷2𝑋1 + 𝐷2𝑋2 +⋯+𝐷

    2𝑋𝑛𝑛2

    = 0

    𝑁(0, 3 𝑛) → 𝐸𝑋 = 0, 𝐷2𝑋𝑛 =3 𝑛

    𝐷2𝑋1 + 𝐷2𝑋2 +⋯+ 𝐷

    2𝑋𝑛𝑛2

    =31 +

    32 +⋯+

    3𝑛

    𝑛2≤𝑛 ∙ 3 𝑛

    𝑛2=13 𝑛

  • → ∞)

    𝑌 =𝑋1 + 𝑋2 +⋯+ 𝑋𝑛 − 𝑛𝐸𝑋

    𝜎 𝑛

    lim𝑛→∞𝑃𝑟 𝑌 ≤ 𝑥 = Φ(𝑥)

    𝑔𝑑𝑧𝑖𝑒 Φ 𝑥 − 𝑑𝑦𝑠𝑡𝑟𝑦𝑏𝑢𝑎𝑛𝑡𝑎 𝑁(0,1)

  • Pr 𝑋𝑛 = 𝑘 =𝑛

    𝑘𝑝𝑘(1 − 𝑝)𝑛−𝑘

    F

    lim𝑛→∞𝑃𝑟

    𝑘1 − 𝑛𝑝

    𝑛𝑝(1 − 𝑝)≤𝑘 − 𝑛𝑝

    𝑛𝑝(1 − 𝑝)≤𝑘2 − 𝑛𝑝

    𝑛𝑝(1 − 𝑝)= Φ 𝑏 − Φ 𝑎

    𝑎 =𝑘1 − 𝑛𝑝

    𝑛𝑝(1 − 𝑝); 𝑏 =

    𝑘2 − 𝑛𝑝

    𝑛𝑝(1 − 𝑝)

  • 𝐵𝑛 =

    𝑘=1

    𝑛

    𝐷2𝑋𝑘 𝑜𝑟𝑎𝑧 𝐶𝑛 =

    𝑘=1

    𝑛

    𝐸(𝑋𝑘 − 𝐸𝑋𝑘)3

    lim𝑛→∞

    3 𝐶𝑛

    𝐵𝑛= 0 lim

    𝑛→∞𝑃𝑟 𝑘=1𝑛 𝑋𝑘 − 𝑘=1

    𝑛 𝐸𝑋𝑘

    𝑘=1𝑛 𝐷2𝑋𝑘

    < 𝑥 = Φ(𝑥)

    Φ 𝑥 − 𝑑𝑦𝑠𝑡𝑟𝑦𝑏𝑢𝑎𝑛𝑡𝑎 𝑁(0,1)

  • 4